• 제목/요약/키워드: Cybersecurity data

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망분리 네트워크 상황에서 사이버보안 취약점 실시간 보안관제 평가모델 (Real-time security Monitroing assessment model for cybersecurity vulnera bilities in network separation situations)

  • 이동휘;김홍기
    • 융합보안논문지
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    • 제21권1호
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    • pp.45-53
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    • 2021
  • 망분리 네트워크에서 보안관제를 할 경우 내부망 또는 위험도가 높은 구간에서는 평시 이상징후 탐지가 거의 이루어지지 않는다. 그렇기 때문에 보안 네트워크 구축 후 최적화 된 보안구조를 완성하기 위해서 망분리된 내부방에서의 최신 사이버 위협 이상징후를 평가할 수 있는 모델이 필요하다. 본 연구에서 일반 네트워크와 망분리 네트워크에서 발생하는 사이버 취약점과 악성코드를 데이터셋으로 발생시켜 평가하여, 망분리 내부망 사이버 공격에 위협 분석 및 최신 사이버 취약점을 대비 할 수 있게 하고, 특성에 맞는 사이버 보안 테스트 평가 체계를 구축하였다. 이를 실제 망분리 기관에 적용 가능한 평가모델을 설계 하고, 테스트 망을 각 상황별로 구축하여 실시간 보안관제 평가 모델을 적용하였다.

차량과 스마트키 RF통신에 대한 해킹 공격 및 취약점에 대한 연구 (Hacking attack and vulnerabilities in vehicle and smart key RF communication)

  • 김승우;박대우
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제24권8호
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    • pp.1052-1057
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    • 2020
  • ICT 신기술의 발달과 함께, 차량용 스마트키도 ICT 기술이 적용된 단말기이다. 따라서 차량과 스마트키가 RF통신을 할 때, 사이버 해킹공격이 가능하다. 스마트키에 대한 사이버 공격으로 차량 탈취 및 차량 통제권의 위협을 가져다줄 수 있다. 따라서 자율주행차량용 스마트키에 대한 해킹 공격 및 취약점에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 차량과 스마트키에 대한 RF 통신에 대한 사이버공격 사례를 분석한다. 그리고 스마트키에 대한 실제 RF 사이버공격을 시행하고, 동일 주파수대역의 전파 복제에 대한 취약점을 찾는다. 본 논문에서는 차량과 스마트키의 RF통신의 취약점을 분석하고, 사이버보안 대응방안을 제안한다. 향후 자율주행차량의 대중화로 사이버 공격 및 보안성 강화 방안은 인간 및 차량의 안전을 지킬 수 있는 기초자료가 될 것이다.

RIDS: 랜덤 포레스트 기반 차량 내 네트워크 칩입 탐지 시스템 (RIDS: Random Forest-Based Intrusion Detection System for In-Vehicle Network)

  • 이대기;한창선;이성수
    • 전기전자학회논문지
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    • 제26권4호
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    • pp.614-621
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    • 2022
  • 본 논문은 CAN(Controller Area Network) 버스에서 해킹에 의한 공격을 탐지하기 위한 랜덤 포레스트 기반 칩입 감지 시스템(RIDS: Random Forest-Based Intrusion Detection)을 제안한다. RIDS는 CAN 버스에서 나타날 수 있는 전형적인 세 가지 공격, 즉 DoS(Denial of Service) 공격, Fuzzing 공격, Spoofing 공격을 탐지하며, 데이터 프레임 사이의 시간 간격과 그 편차, 페이로드끼리의 해밍 거리와 그 편차의 네 가지 파라미터를 사용하여 공격을 판단한다. RIDS는 메모리 중심 방식의 아키텍쳐를 가지며 노드의 정보를 메모리에 저장하여 사용하며 트리의 개수와 깊이만 조절하면 DoS 공격, Fuzzing 공격, Spoofing 공격을 모두 탐지할 수 있도록 확장이 용이한 구조로 설계되었다. 시뮬레이션 결과 RIDS는 정확도 0.9835, F1 점수 0.9545로 세 가지 공격을 효과적으로 탐지할 수 있었다.

파워쉘 기반 악성코드에 대한 역난독화 처리와 딥러닝 기반 탐지 방법 (Deobfuscation Processing and Deep Learning-Based Detection Method for PowerShell-Based Malware)

  • 정호진;유효곤;조규환;이상근
    • 정보보호학회논문지
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    • 제32권3호
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    • pp.501-511
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    • 2022
  • 2021년에는 코로나의 여파로 랜섬웨어를 활용한 공격이 유행했으며 그 수는 매년 급증하고 있다. 그 중 파워쉘은 랜섬웨어에 주요 기술로 사용되고 있어 파워쉘 기반 악성코드 탐지 기법의 필요성은 증가하고 있으나 기존의 탐지기법은 난독화가 적용된 스크립트를 탐지하지 못하거나 역난독화에 시간이 오래 소요되는 한계가 존재한다. 이에 본 논문에서는 간단하고 빠른 역난독화 처리과정, Word2Vec과 CNN(Convolutional Neural Network)으로 구성되어 스크립트의 의미를 학습하고 특징을 추출해 악성 여부를 판단할 수 있는 딥러닝 기반의 분류 모델을 제안한다. 2021 사이버보안 AI/빅데이터 활용 경진대회의 AI 기반 파워쉘 악성 스크립트 탐지 트랙에서 제공된 1400개의 악성코드와 8600개의 정상 스크립트를 이용하여 제안한 모델을 테스트한 결과 기존보다 5.04배 빠른 역난독화 실행시간, 100%의 역난독화 성공률, 0.01의 FPR(False Positve Rate), 0.965의 TPR(True Positive Rate)로 악성코드를 빠르고 효과적으로 탐지함을 보인다.

앙상블 학습의 부스팅 방법을 이용한 악의적인 내부자 탐지 기법 (Malicious Insider Detection Using Boosting Ensemble Methods)

  • 박수연
    • 정보보호학회논문지
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    • 제32권2호
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    • pp.267-277
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    • 2022
  • 최근 클라우드 및 원격 근무 환경의 비중이 증가함에 따라 다양한 정보보안 사고들이 발생하고 있다. 조직의 내부자가 원격 접속으로 기밀 자료에 접근하여 유출을 시도하는 사례가 발생하는 등 내부자 위협이 주요 이슈로 떠오르게 되었다. 이에 따라 내부자 위협을 탐지하기 위해 기계학습 기반의 방법들이 제안되고 있다. 하지만, 기존의 내부자 위협을 탐지하는 기계학습 기반의 방법들은 편향 및 분산 문제와 같이 예측 정확도와 관련된 중요한 요소를 고려하지 않았으며 이에 따라 제한된 성능을 보인다는 한계가 있다. 본 논문에서는 편향 및 분산을 고려하는 부스팅 유형의 앙상블 학습 알고리즘들을 사용하여 악의적인 내부자 탐지 성능을 확인하고 이에 대한 면밀한 분석을 수행하며, 데이터셋의 불균형까지도 고려하여 최종 결과를 판단한다. 앙상블 학습을 이용한 실험을 통해 기존의 단일 학습 모델에 기반한 방법에서 나아가, 편향-분산 트레이드오프를 함께 고려하며 유사하거나 보다 높은 정확도를 달성함을 보인다. 실험 결과에 따르면 배깅과 부스팅 방법을 사용한 앙상블 학습은 98% 이상의 정확도를 보였고, 이는 사용된 단일 학습 모델의 평균 정확도와 비교하면 악의적인 내부자 탐지 성능을 5.62% 향상시킨다.

인공지능 챗봇 발전에 따른 AI 리터러시 필요성 연구 (A Study on The Need for AI Literacy According to The Development of Artificial Intelligence Chatbot)

  • 이철승;백혜진
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제18권3호
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    • pp.421-426
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    • 2023
  • 인공지능 융합기술 중 Chatbot은 인공지능 기반의 대화형 시스템이며, 인간과의 상호작용을 제공할 수 있는 시스템을 말한다. 챗봇의 발전으로 NLP, NLU 그리고 NLG로 발전하게 되면서, 챗봇이 재조명되고 있다. 하지만 인공지능 챗봇은 학습한 데이터에 따라 편향된 정보를 제공할 수 있고, 프라이버시 침해, 사이버 보안의 우려를 비롯한 심각한 피해를 줄 수 있으며, 이에 인공지능 기술의 이해와 효과적이고 책임감 있게 사용할 수 있는 능력인 AI 리터러시 함양이 필수적임을 제시했다. 인공지능의 지속적인 진화와 보편화에 따라, AI 리터리시 역시 범위를 확장하며 새로운 영역을 포함하게 될 것이다. 본 연구는 인공지능 기술에 대한 경각심을 일깨우고, 인간의 AI 리터러시 역량 함양을 통해 기술에 매몰되지 않는 인간 존중의 기술 사용을 제안하는데 그 의의가 있다고 하겠다.

빅데이터/클라우드 기반 미래 C4I체계 사이버위협 관리체계 적용 방안 연구 (A Study on the Application of the Cyber Threat Management System to the Future C4I System Based on Big Data/Cloud)

  • 박상준;강정호
    • 융합보안논문지
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    • 제20권4호
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    • pp.27-34
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    • 2020
  • 최근 4차 산업혁명 기술은 기술발전을 통해 일상생활을 크게 바꾸고 있을 뿐 아니라 국방정책 수립에 있어서도 주요 키워드가 되어 가고 있다. 특히 ICBMS라 불리는 사물인터넷, 클라우드, 빅데이터, 모바일, 사이버보안 기술은 인공지능과 더불어 국방정보화정책의 핵심선도기술로 선정되었다. 4차 산업혁명 기술의 중요성이 증대되는 가운데 현재 KJCCS, ATCIS, KNCCS, AFCCS 등 합참 및 각 군 기능별로 분리 운용되고 있는 C4I체계를 미래전에 대비하는 하나의 체계로 개발하기 위한 연구가 추진되고 있다. 이는 C4I체계를 각 도메인별로 운용함에 따라 정보교환 등 합동작전을 위한 상호운용성이 저하되는 문제를 해소하기 위함이다. 또한 각종 무기체계들이 초연결 및 초지능화 체계로 개발이 추진되고 있어 이들을 효율적으로 통제하고 안전하게 운용하기 위해 통합C4I체계 구축과 미군의 RMF(Risk Management Framework) 같은 체계의 도입이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터/클라우드 기반의 미래 C4I체계의 사이버위협 지능화 탐지 및 사용자 정보 접근권한 관리, 사이버위협의 지능화 관리 및 가시화 방안을 제시한다.

텍스트 마이닝을 활용한 자율운항선박 분야 주요 이슈 분석 : 국내 뉴스 데이터를 중심으로 (Analysis of major issues in the field of Maritime Autonomous Surface Ships using text mining: focusing on S.Korea news data)

  • 이혜영;김진식;구병수;남문주;장국진;한성원;이주연;정명석
    • 시스템엔지니어링학술지
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    • 제20권spc1호
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    • pp.12-29
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    • 2024
  • The purpose of this study is to identify the social issues discussed in Korea regarding Maritime Autonomous Surface Ships (MASS), the most advanced ICT field in the shipbuilding industry, and to suggest policy implications. In recent years, it has become important to reflect social issues of public interest in the policymaking process. For this reason, an increasing number of studies use media data and social media to identify public opinion. In this study, we collected 2,843 domestic media articles related to MASS from 2017 to 2022, when MASS was officially discussed at the International Maritime Organization, and analyzed them using text mining techniques. Through term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) analysis, major keywords such as 'shipbuilding,' 'shipping,' 'US,' and 'HD Hyundai' were derived. For LDA topic modeling, we selected eight topics with the highest coherence score (-2.2) and analyzed the main news for each topic. According to the combined analysis of five years, the topics '1. Technology integration of the shipbuilding industry' and '3. Shipping industry in the post-COVID-19 era' received the most media attention, each accounting for 16%. Conversely, the topic '5. MASS pilotage areas' received the least media attention, accounting for 8 percent. Based on the results of the study, the implications for policy, society, and international security are as follows. First, from a policy perspective, the government should consider the current situation of each industry sector and introduce MASS in stages and carefully, as they will affect the shipbuilding, port, and shipping industries, and a radical introduction may cause various adverse effects. Second, from a social perspective, while the positive aspects of MASS are often reported, there are also negative issues such as cybersecurity issues and the loss of seafarer jobs, which require institutional development and strategic commercialization timing. Third, from a security perspective, MASS are expected to change the paradigm of future maritime warfare, and South Korea is promoting the construction of a maritime unmanned system-based power, but it emphasizes the need for a clear plan and military leadership to secure and develop the technology. This study has academic and policy implications by shedding light on the multidimensional political and social issues of MASS through news data analysis, and suggesting implications from national, regional, strategic, and security perspectives beyond legal and institutional discussions.

사이버보안 프레임워크 기반의 보안 오케스트레이션 서비스 모델 제안 (Proposal of Security Orchestration Service Model based on Cyber Security Framework)

  • 이세호;조인준
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제20권7호
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    • pp.618-628
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    • 2020
  • 본 논문의 목적은 사이버 보안 프레임워크 기반으로 이미 도입되어 개별 운영 중인 각종 보안 솔루션들을 잘 조합하여 새로운 보안 오케스트레이션 서비스 모델을 제안하는 것이다. 현재 다양하고 지능화된 사이버 공격에 대응하고자 각종 단일 보안장비와 이를 통합 관리하는 SIEM과 AI솔루션까지 구축되었다. 그리고, 체계적인 예방과 대응을 위한 사이버보안 프레임워크와 보안 관제센터까지 개소를 하였다. 그러나 현실은 문서중심의 사이버보안 프레임워크와 한정된 보안인력으로 인해 TMS/IPS의 중요한 탐지 이벤트의 단편적인 침해대응의 관제형태를 벗어나기 힘든 상항이다. 이러한 문제점 개선을 위해 본 논문의 모델 기반으로 업무 특성과 취약한 자산 식별을 통해 보호해야 할 관제대상을 선정한 후, SIEM으로 로그 수집을 한다. 자산 정보를 기반으로 위협정보를 통해 사전 예방 방법과 세가지 탐지 전략을 수립했다. AI와 SIEM을 통해 공격 여부를 빠르게 판단하여 방화벽과 IPS에 자동 차단 기능이 연계되었다. 또한, 머신러닝 지도학습을 통해 TMS/IPS의 탐지 이벤트를 자동 침해사고 처리함으로 관제업무의 효율성 향상과 머신러닝 비지도 학습 결과를 통해 빅데이터 분석 중심의 위협헌팅 업무체계를 확립하였다.

개인정보의 제3자 제공시 정보보호 관련 법상 책임에 관한 연구/OPEN API 이용 핀테크 기업을 중심으로 (A Study on the Liability of Information Protection for the Third Party Supply of Personal Information/Focus on Fintech Companies Using OPEN APIs)

  • 김조은;김인석
    • 한국전자거래학회지
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    • 제22권4호
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    • pp.21-38
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    • 2017
  • 금융회사, 공공기관 등이 보유하고 있는 다양한 정보를 오픈 플랫폼을 통해 적극적으로 핀테크 기업에게 개방하고 있는 추세다. 본 연구에서는 개인정보보호법, 정보통신망 이용 및 촉진에 관한 법률 등 정보보호 관련 법상 개인정보처리의 "제3자 제공"과 "위탁"의 개념 차이를 살펴볼 것이다. 그리고 "위탁"과 달리 핀테크 기업처럼 "제3자 제공", 즉 일반적으로 "제휴" 관계인 경우 제공하는 기업의 법적 의무가 지나치게 완화되어 있는데 반해 정보유출 위험은 상대적으로 높기 때문에 현실에 맞는 정보보호 관련 법제도 정비를 제언하고자 한다. 또한 "제3자 제공"시 제공받는 기업이 스스로 정보보호 수준을 높일 수 있도록 정보보호 자가진단 체크리스트를 제시한다. 이를 통해 금융회사 오픈 플랫폼을 활용하는 31개 핀테크 기업을 진단한 결과, 수탁자보다 정보보호 수준이 상대적으로 미흡하다는 것을 확인하였다. 금융회사와 "제3자 제공" 관계인 핀테크 기업의 정보보호 수준이 높아질 수 있도록 체크 리스트의 적극적인 활용을 제언한다.